Bagikan melalui

Menambahkan komentar yang dihasilkan AI ke objek Katalog Unity

  • Artikel

Artikel ini memperkenalkan objek Katalog Unity yang dihasilkan AI dan komentar kolom tabel (juga dikenal sebagai dokumentasi yang dihasilkan AI), menjelaskan cara kerjanya, memperlihatkan cara menambahkan dan mengeditnya, dan menjawab pertanyaan yang sering diajukan.

Objek yang didukung

Komentar yang dihasilkan AI didukung untuk objek Katalog Unity berikut:

  • Katalog
  • Skema
  • Tabel
  • Kolom tabel
  • Fungsi
  • Model
  • Volume

Komentar yang dihasilkan AI tidak mendukung tampilan atau tampilan materialisasi.

Bagaimana cara kerja komentar yang dihasilkan AI?

Sebagai pemilik objek atau pengguna dengan izin untuk mengubah objek, Anda bisa menggunakan Catalog Explorer untuk melihat dan menambahkan komentar yang dihasilkan AI untuk objek dan kolom tabel yang dikelola oleh Katalog Unity. Komentar didukung oleh model bahasa besar (LLM) yang memperhitungkan metadata objek, seperti skema tabel dan nama kolom.

Komentar yang dihasilkan AI menyediakan cara cepat untuk membantu pengguna menemukan data yang dikelola oleh Unity Catalog.

Penting

Komentar yang dihasilkan AI dimaksudkan untuk memberikan deskripsi umum objek dan kolom tabel berdasarkan skema. Deskripsi disetel untuk data dalam konteks bisnis dan perusahaan, menggunakan contoh skema dari beberapa himpunan data terbuka di berbagai industri. Model dievaluasi dengan ratusan sampel yang disimulasikan untuk memverifikasinya menghindari pembuatan deskripsi yang berbahaya atau tidak pantas.

Model AI tidak selalu akurat dan komentar harus ditinjau sebelum menyimpan. Databricks sangat merekomendasikan tinjauan manusia terhadap komentar yang dihasilkan AI untuk memeriksa ketidakakuratan. Model tidak boleh diandalkan untuk tugas klasifikasi data seperti mendeteksi kolom dengan PII.

Untuk melihat komentar setelah ditambahkan, Anda harus memiliki SELECT hak istimewa pada objek, USE SCHEMA pada skema induk, dan USE CATALOG pada katalog induk.

Untuk informasi tentang model yang digunakan untuk menghasilkan saran komentar, lihat Tanya jawab umum tentang komentar yang dihasilkan AI.

Sebelum Anda mulai

Sebelum Anda dapat menggunakan komentar yang dihasilkan AI, admin ruang kerja harus mengaktifkan fitur bantuan yang didukung layanan Azure AI:

  1. Di Pengaturan, buka tab Tingkat Lanjut dan gulir ke bawah ke bagian Lainnya .
  2. Aktifkan opsi fitur bantuan AI yang didukung layanan Azure AI.

Menambahkan komentar yang dihasilkan AI

Anda harus menggunakan Catalog Explorer untuk melihat komentar yang disarankan, mengeditnya, dan menambahkannya ke objek dan kolom tabel.

Izin yang diperlukan: Anda harus menjadi pemilik objek atau memiliki MODIFY hak istimewa pada objek untuk melihat komentar yang disarankan AI, mengeditnya, dan menambahkannya.

Menambahkan komentar yang disarankan AI ke objek

  1. Di ruang kerja Azure Databricks Anda, klik Ikon katalog Katalog.

  2. Cari atau telusuri objek dan pilih objek tersebut.

  3. Di panel Tentang ini <object> , klik buat AI.

    Tombol komentar yang dihasilkan AI

    AI mungkin membutuhkan waktu sejenak untuk menghasilkan komentar.

  4. Klik Terima untuk menerima komentar apa adanya, atau Edit untuk mengubahnya sebelum Anda menyimpannya.

Menambahkan komentar yang disarankan AI ke kolom tabel

  1. Di ruang kerja Azure Databricks Anda, klik Ikon katalog Katalog.

  2. Cari atau telusuri tabel dan pilih tabel tersebut.

  3. Di atas judul kolom tabel, klik buat AI.

    Komentar dihasilkan untuk setiap kolom.

  4. Klik tanda centang di samping komentar kolom untuk menerimanya atau menutupnya yang belum disimpan.

Memperbarui komentar yang dihasilkan AI

Pemilik objek atau pengguna dengan MODIFY hak istimewa pada objek dapat memperbarui komentar kapan saja, menggunakan UI Catalog Explorer. Asisten obrolan sebaris membantu mengedit komentar, menyediakan opsi untuk Memperpendek teks atau Menerjemahkan teks ke bahasa yang berbeda.

Asisten sebaris komentar yang dihasilkan AI

Anda juga dapat menggunakan ALTER atau perintah COMMENT ON SQL.

Tanya jawab umum tentang komentar yang dihasilkan AI

Bagian ini menyediakan informasi umum tentang komentar yang dihasilkan AI (juga dikenal sebagai dokumentasi yang dihasilkan AI) dalam bentuk pertanyaan yang sering diajukan.

Layanan apa yang digunakan fitur dokumentasi yang dihasilkan AI?

Komentar yang dihasilkan AI menggunakan model bahasa besar internal (LLM) untuk tabel dan kolom. Mereka mungkin menggunakan mitra model eksternal untuk objek Katalog Unity lainnya dan asisten sebaris. Data yang dikirim ke layanan eksternal tidak digunakan untuk pelatihan model. Model itu sendiri tanpa status: tidak ada perintah atau penyelesaian yang disimpan oleh penyedia model.

Di wilayah mana titik akhir penyajian model dihosting?

Untuk ruang kerja Uni Eropa (UE), fitur bantuan AI menggunakan model eksternal yang dihosting di UE. Semua wilayah lain menggunakan model yang dihosting di AS.

Bagaimana data dienkripsi antara layanan Azure Databricks dan Azure AI?

Lalu lintas antara layanan Databricks dan Azure AI dienkripsi saat transit menggunakan enkripsi TLS 1.2 standar industri.

Apakah semuanya dienkripsi saat istirahat?

Setiap data yang disimpan dalam ruang kerja Azure Databricks dienkripsi AES-256 bit. Mitra eksternal kami tidak menyimpan permintaan atau penyelesaian apa pun yang dikirim kepada mereka.

Data apa yang dikirim ke model?

Azure Databricks mengirimkan metadata berikut ke model dengan setiap permintaan API:

  • Katalog (nama katalog, komentar saat ini, jenis katalog)
  • Skema (nama katalog, nama skema, komentar saat ini)
  • Tabel (nama katalog, nama skema, nama tabel, komentar saat ini)
  • Fungsi (nama katalog, nama skema, nama fungsi, komentar saat ini, parameter, definisi)
  • Model (nama katalog, nama skema, nama model, komentar saat ini, alias)
  • Volume (nama katalog, nama skema, nama volume, komentar saat ini)
  • Nama kolom (nama kolom, jenis, kunci primer atau tidak, komentar kolom saat ini)

Komentar yang disetujui disimpan dalam database sarana kontrol Azure Databricks, bersama dengan metadata Unity Catalog lainnya. Database sarana kontrol dienkripsi AES-256 bit.

Penggunaan diatur oleh syarat dan ketentuan Azure Databricks yang ada yang telah disepakati pelanggan saat menggunakan Azure Databricks.